期货量化模型构建的误区

随着交易者技术的提高和技术的进步,量化交易已经成为越来越多人的选择。不论新人还是老手,很多人都尝试打造过自己的交易系统,尝试使之程序化。交易新手构建程序化模型时,往往容易出现很多障碍和误区,很多错误的思路和思考方式让我们都曾经误入歧途,浪费了时间精力,还没有得到有效的模型框架。


做程序化的交易者、模型开发者,大部分都是聪明且勤奋的人,这条路虽然不好走,但是坚持走下去,在困难中总结经验,不断产生和验证假设,广开阅读和交流渠道,终会有所收获。同样是作为交易者,希望通过这篇文章贡献一点自己的体会和交易逻辑。

1.过度神话量化交易

把量化交易当成万能良药。基于历史业绩,对自己的系统过度自信,导致接受不合理的超高收益要求,和超严格风控条款。即使历史业绩再优秀,
收益多高回撤多小,也不代表未来,任何做量化交易的机构和个人,再厉害,也不敢用全部资金做超高杠杆的结构化产品劣后端,不能对合作伙伴和客户许诺过高收益。


2.过度挖掘历史价格时间序列信息

对于数据的过度挖掘,会造成模型在建模阶段表现优异,但实盘最终失效。约翰·冯·诺依曼(John von Neumann)曾经说过,用四个参数我可以拟合出一头大象,而用五个参数我可以让它的鼻子摆动。这个道理很多人都懂,但总是无法控制自己要去过度使用一段期货时间序列数据,无论是优化参数还是让模型结构过度复杂,其实都是对于数据的过度挖掘。


3.回测偏爱小周期

这也是程序化模型的陷阱,很重要的一个陷阱。在我最初学习模型构建的时候,总觉得自己要建立一套快速反馈市场波动的模型,心里想着高频交易等关键字,仿佛我们的目标就是追求速度,和市场赛跑。然而实际上并非如此,高频领域的噪音很严重,时间序列变得难以捉摸和统计得到一个稳定的特征。


4.低估黑天鹅事件的破坏性和发生频率

比如最近的股指期货,频繁涨停跌停,一天波动20%,一分钟波动10%等,其实这些都还好,算不上太黑的黑天鹅事件。更黑的黑天鹅事件是股指期货流动性急剧减少,买一和卖一挂单价差特别巨大,IF经常价差超过5个大点,我们都已经司空见惯,这在以前是不可能的。排队报价,对价报价,市价报价,会差别巨大,造成投机交易滑点巨大,对很多高频和套利策略也是挑战,当然也是机会。真正的黑天鹅事件是**突然一夜之间改变游戏规则:限制开空,成倍提高保证金,只能平仓不能开仓,严格限制报撤单,且对报撤单收取费用等,最后这条更**,
直接封停某些机构和个人账户。改变游戏规则,这才是真正的黑天鹅事件,当然还有更黑的,比如希腊,人家直接国债违约,搞金融管制,银行严格限制取款转账,关闭股市……而且黑天鹅事件不可预测,比想象中更黑,发生频率比想象中更高,可以说,职业交易者的职业生涯中一定会遇到很多各种各种的黑天鹅,要有充足的心理准备。


5.以均线为主的策略思路单一

由于均线的计算方式简单、交易方法多样,深入人心。所以很多投资者构成了强烈的先入为主思维方式,认为做趋势就是做均线,殊不知均线虽然很重要,但是我们依然可以有其他方法把握控制动量。
动量效应,简单说就是波动方向和之前一致,并且维持下去,我们做方向性交易因此可以获得盈利。我们一定要明白动量是可以分析观测、并且把握的,而反转则是更倾向于随机的。随机波动非常可怕,这是我们大部分利润被消耗的核心原因,所以做模型、选品种、选周期一定要尽可能避免随机波动,且数据量尽可能大,这样才能准确观测把握动量波动。

6.将少数特性当做稳定统计量、

这也是程序化模型中要注意不能犯的错误,但是很多交易者经常犯。因为在于,我们认为自己使用了量化工具,自然地就是构造统计类模型,已经避免了像手工交易者一样陷入小样本的认知偏差。
实际上,如果我们统计到的特征较少,并且有效应对这些较少特征,产生了很多亏损的降低和盈利的增加,这一样是一种过度使用数据和认知偏差。
既然少数统计特征不稳定,那么什么样的特征稳定?我们认为,一个特征必须在大多数活跃品种上,大致8年以上的测试周期中,都出现多次,才能够说它可以被驾驭,并且驾驭的方法一定是非常简单有效的程序化语句,而非是冗长的语句。一定要思考如何让自己的模型又简单又有效,可以为了简单而失去一些性能,因为你换回了更宝贵的稳健性。

7.对收益来源认识不清

CTA程序化模型到底赚了哪部分钱,是很多人都想知道的。我们可以大致认为中长期趋势交易类模型获取的是波动率升高带来的反应过度收益。
并且是有一定漂移的,相对于之前的走势滞后的出现趋势,模型才能够把握的波动率,而不是短时间内大幅度箱体震荡,这虽然也是波动率,但是做多这种波动率不会有任何收益。
 

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209982340 鹠塔亚 2人赞赏收藏
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最新评论 (2)

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    2019-01-26 11:05:54 鹠塔亚 [宽客网友]:
    鹠塔亚
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    确实,是这么个意思,总结的到位。

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